植被遥感

1. 植被遥感 第八组 张君珏200532590038 戴微200532590001 余钉200532590006 李正洪200532590036

2. 问题1 • 王国军：植被对城市热场具有调节作用,城市热场的分布和强度与归一化植被指数(NDVI) 有密切的联系. 通过对城市热场与植被指数(NDVI) 相关性的研究,可以揭示它们的空间分布特征,反映城市空间结构和城市生态环境的发展变化。 • 请问如果让你去做武汉市的热岛效应和植被指数之间相关性研究的，需要什么样的数据源（什么样的卫星数据，什么样的波段选择），应该怎么做，大致将一下流程，最好能够画出图形？

3. 准备知识 热岛效应：城市热岛是在一定气候条件下城市本身的产物，随着城市规模扩大，城市产生的“人为热”大大加强；城区内原有自然植物被水泥，沥青，砖瓦表面所代替，加上高效能的排水系统，使城市产生了类似沙漠的热效应。

4. 衡量标准 热岛效应 植被指数 归一化植被指数NDVI 温度T

5. 数据源及波段选择 考虑温度：Landsat TM-6(10.6-12.6微米)波段是热红外波段，对热异常敏感，可用于热岛研究中辨别地表温度差异。热红外波段所接收的数据主要反映的是地物在热红外区的辐射能量这种辐射温度又称亮温。 考虑植被指数：NDVI=(TM4-TM3)/(TM4+TM3)，故可用Landsat的红波段和近红外波段来计算植被指数。 综合分析，可选用TM3,TM4,TM6波段来计算。

6. 过程 获取TM数据 对研究区除水体以外地区进行随机采样 计算归一化植被指数 建立归一化方程并分析 计算辐射亮度，推算地面温度

7. 以上海市城市热岛效应为例，上图为一元线性回归得到的x（植被指数）和y（温度）的关系。以上海市城市热岛效应为例，上图为一元线性回归得到的x（植被指数）和y（温度）的关系。

8. 研究结论 结果表明，城市热场的分布和强度与NDVI 有密切的联系。热场强度小的区域，基本都有较高的NDVI 值，说明这些区域植被覆盖率高，数量多；而热场强度大的区域，NDVI 值基本都偏低，说明这些区域植被较少，植被覆盖率偏低。由此可以得知，植被对城市热场具有调节作用，二者呈负相关关系。

9. 意义 • 通过建立归一化方程，可以求得NDVI和温度之间的关系，从而可以从任一NDVI值求得该处的温度值，或者反求。 • 对两者相关性的研究，可以为环境监测、城市规划等有关部门提供科学依据和背景资料，从而指导城市发展和环境保护。

10. 问题2 • 许涛：我想问一下关于城市绿量的问题，在城市绿量的模型中，需要求冠高，径等一些参量，还要通过光谱区别树类，构建相应的模型求绿量，挺复杂的。而在前面讲了叶面积指数的概念，即关于叶片的多少的问题，而我认为对城市的大气环境的影响，主要还是在于叶片的作用吧，这样在某些的情况下，应该是可以把叶面积作为绿量的指标，而且在某些作用方面视乎更合理一点，并且老师说过测量叶面积指数可以用特定的仪器测得，这样问题就更简单一点，在影像上就可以直接算出城市叶片面积，不知道这种想法是否为妥，有没有实用性？或者两者是不是有什么关系？

11. 绿量问题 • 绿量又称三维绿色生物量，指所在生长中植物茎叶所占据的空间体积，单位一般用立方米。 • 它是通过调查生长中的植物茎叶所占据空间的多少．来反映绿地生态功能水平的高低。它把对绿地的研究细化到每一种植物的每一个枝每一片叶上。绿地的生态功能是其中个体植物功能的整体体现，每株植物的功能又是其枝叶功能的整体体现。园林植物( 被子植物为例)包括根、茎、叶、花、果实、种子六大器官，能够起作用的主要是叶与茎，其中又以叶为重。

12. 绿量问题 • 从植物的生理代谢看，植物的光合作用、呼吸作用、水分代谢、物质代谢、能量代谢等过程太都是通过植物叶片进行的，叶片的多少及其生长状况直接影响植物的新陈代谢，直接影响绿地的状况。故而，从植物的枝叶甚至细胞等植物功能单体出发，是绿地功能研究的根本所在。

13. 绿量问题 • 绿量概念是从生态学的能量转换利用和植物茎叶的生理功能这一基本点出发的，通过对茎叶体积的计量，来揭示绿色三维体积(或叶面积指数)与植物生态功能水平的相关性。 • 所以可知，虽然叶面积的计算是非常重要，但是每一种树的叶面积计算方式是有不同的，每一阶段的叶面积方法的计算方法也是不同的，且叶面积指数LAI往往难以直接从遥感仪器获得，只能通过人工的方式获取。

14. 绿量问题 • 若只是单纯的想靠测量叶面积指数（每单位土壤表面积的叶面面积比例）的方法来测得城市的绿量，则工作量过大（这相当于市每棵树都要去测）且不切实际，只有建立叶面积与树冠、树径之间的相关方程，才能很好的运用遥感影像来解决问题。 • 下面我以我国两个城市——北京和上海的城市绿量的测定方法来做比较。

15. 上海的方法：以平面量模拟立体量来测绿量 • 上海在绿量的测定方面，采用了“以平面量模拟立体量”的方法。他们在研究中发现对于某一树种而言，其冠径（也称冠幅)和冠高总具有一定的统计相关关系，通过回归分析建立相关方程，就可根据冠径求出冠高，从而求得树木的树冠体积。用径一高模式测量树冠体积，所求出的绿量其相对误差一般不大于7％，最大不大于10％。上海建立了全国第一个城市绿量数据库(绿化信息库的一部分)，它的应用标志着城市绿化的定量化研究与绿化数据的管理上了一个新的台阶。

16. 上海的方法：以平面量模拟立体量来测绿量 • 此外，他们还就城市绿量与环境因素的关系进行了研究，提出了地域相对绿量与大气污染物维度之间存在一个绿化效益最佳阈值区。一般在绿量增加的初期，污染物浓度下降较快，当绿量达到一定值后（称第一阈值)，下降速度明显减缓；绿量继续增加，达到一个较高的量值（称第二阈值)，污染物浓度下降开始不明显。如上海市的两个污染物浓度采样带数据分析表明，第一绿量阈值为5000m3／万，第二绿量阈值为15000m3／万 。还提出了绿地生态效应的有效辐射距离，如上海市内绿地通常在50m内为最佳。“以平面量模拟立体量”的方法，可通过航片进行大规模的区域绿量调查，通过计算机进行数据计算，方便快捷。

17. 上海的方法：以平面量模拟立体量来测绿量 上图列举了上海部分树种利用径一高相关方程计算树冠的例子，从中可看出上海由冠径来计算绿量的过程。

18. 北京的方法：以叶面积总量来测定绿量 • 北京市通过大量的实地测定，根据不同植物个体的叶面积与胸径、冠高或冠幅的相关关系，建立了计算不同植株个体绿量的回归模型。可以容易地算出一块绿地或一个地区的绿量总和。北京对绿量的计算采用的是叶面积的总量，单位为m2 。他们就园林植物的释O2吸收C02、蒸腾吸热、滞尘、减菌杀菌、减污作用等进行了深入的研究．取得了常见园林植物不同生态功能指标的宝贵数据，就不同植物的合理应用从功能角度给出了参考数据，提出了乔、灌、草配置的适宜比例为1：6：20：29。即在29m2的绿地上应设计1株乔木、6株灌木(不含绿篙)、20 草坪”。同时提出了相应的种植参考模式。此方法简便易行，可操作性强。具有较广泛的应用性：

19. 北京的方法：以叶面积总量来测定绿量 上图列举了北京部分树种的回归方程，从中可以看出北京计算绿量的过程。

20. 问题3 刘倩：试比较比值植被指数，差值植被指数和归一化差值植被指数的应用情况。

21. 指数模型 1、比值植被指数： RVI=ρnir／ ρred 2、差值植被指数： DVI= ρnir－ ρred 3、归一化差值植被指数： NDVI=(ρnir－ ρred) ／ (ρnir+ ρred)

22. 一、应用的波段 1、比值植被指数： 近红外波段和红外波段的反射率 2、差值植被指数： 红外波段和近红外波段的反射率 3、归一化差值植被指数： 近红外波段和红外波段的反射率

23. 二、敏感地物 1、比值植被指数： 植被覆盖度较高时，RVI对植被十分敏感，当植被覆盖度小于50％时，这种敏感性显著降低。 2、差值植被指数： 对土壤背景的变化极为敏感。 3、归一化差值植被指数： 该指数能反映植被冠层的背景影响，且与植被覆盖度有关，可以用来监测植被生长活动的季节和年际变化。

24. 三、需要注意的问题 1、比值植被指数： 大气效应会大大降低对植被检测的灵敏度，所以，在进 行计算之前需要进行大气较正。 2、差值植被指数： 在进行计算之前需要进行大气较正。 3、归一化差值植被指数： 在高生物量的情况下，常常发生信号饱和的问题，此情况通常发生在冠层完全开放的情况下。同时这类指数对土壤的光学特性很敏感，在植被稀疏地区使用会受到很大的限制。另外会受到大气层辐射的影响需要进行大气较正。

25. 问题4 • 全昌文：如何利用植被指数分析植物生长的过程，分析过程需要建立怎样的模型

26. 植物季相节律 • 植物内部所含的色素、水分以及它的结构等控制着植物的特殊光谱响应。同时，植被在生长发育的不同阶段，从其内部成分结构到外部形态特征均会发生一系列周期性的变化，这些变化大多以季节为循环周期，所以称之为植物季相节律。 • 植物季相节律从植物细胞的微观结构到植物群体的宏观结构上均会有反映，致使植物单体或群体的物理光学特征也发生周期性变化。因此，有可能通过多光谱遥感信息获得植物及其变化的信息，直接监测植被长势。

27. 植被指数

28. 归一化植被指数 • 归一化植被指数为两个通道反射率之差除以它们的和，在植被处于中低覆盖度时该指数随覆盖度的增加而迅速增加，当达到一定覆盖度后增长缓慢，适用于植物早中期生长阶段的动态观测。

29. 比值植被指数 • 比值植被指数又称作绿度，为二通道反射率之比，能较好的反映植被覆盖度和生长状况的差异，适用于植物生长旺盛，具有高覆盖度的地区。

30. 利用归一化植被指数分析早中期生长状况。 • 模型：NDVI = A [1 – B exp( - C * LAI )] • 利用比值植被指数分析旺盛期生长状况。 • 模型：G = NIR / ( R*R )

31. 谢谢观看！！